litellm是什么

### Litellm 的定义与用途 Litellm 是一种轻量级的开源工具包，旨在简化开发者在不同大语言模型（LLM）之间的切换和管理。它提供了一个统一接口，使得调用多个主流 AI/ML 平台上的服务变得更为便捷[^4]。具体来说，Litellm 支持多种流行的大规模预训练模型及其变体，并允许用户通过简单的配置实现跨平台操作。 以下是关于 **Litellm** 功能的一些详细介绍： #### 统一 API 接口 Litellm 提供了一种标准化的方式访问不同的 LLM 服务商，比如 OpenAI、Anthropic、Cohere 等等。这意味着开发人员无需为每家供应商单独编写适配器代码即可轻松迁移项目到其他提供商的服务下[^5]。 ```python from litellm import completion response = completion(model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}, {"role": "assistant"}]) print(response['choices'][0]['message']['content']) ``` #### 成本控制与优化 对于企业而言，在生产环境中高效利用资源非常重要。而 Litellm 可帮助监控请求频率并调整预算分配给最经济实惠的选择之一，从而有效降低成本支出的同时保持高质量输出效果[^6]。 #### 自动负载均衡 当面对高并发需求时，该库还能自动平衡流量至各个可用节点之间，确保整个系统的稳定性和响应速度不受单一瓶颈影响[^7]。 --- ### 示例应用案例 假设我们需要构建一个多模态问答机器人程序，则可以借助 Litellm 轻松完成如下任务链路设计——从接收自然语言输入开始经过图像识别处理后再转交给合适的文本生成模块最终返回结构化的答案形式呈现给终端客户查看[^8]: ```python import requests from PIL import Image from io import BytesIO from litellm import embedding, chat_completion def process_image(url): response = requests.get(url) img = Image.open(BytesIO(response.content)) # 进行图片分析... return 'image analysis result' query = input('Enter your question:') if query.startswith('http'): image_result = process_image(query) prompt = f'Given this visual content:{image_result}, please answer...' else: prompt = query embeddings = embedding(input=prompt, model='text-embedding-ada-002') contextualized_prompt = generate_context(embeddings) answer = chat_completion( model="claude-2", messages=[ {"role": "system", "content": "You are Qwen."}, {"role": "user", "content": contextualized_prompt}, {"role": "assistant"} ] )['choices'][0]['message']['content'] print(f'Response: {answer}') ``` ---